torch.nn.SmoothL1Loss(*size_average=None*, *reduce=None*, *reduction='mean'*, *beta=1.0*) torch.nn.functional.smooth_l1_loss(*input*, *target*, *size_average=None*, *reduce=None*, *reduction='mean'*, *beta=1.0*) import torch loss = torch.nn.SmoothL1Loss() input = torch.randn(...
如果给定的话,必须是大小为nclasses的Variable -size_average(bool, optional) – 默认情况下,是mini-batchloss的平均值,然而,如果size_average=False,则是mini-batchloss的总和。 torch.nn.functional.smooth_l1_loss(input, target, size_average=True) Vision functions torch.nn.functional.pixel_shuffle(input, ...
torch.nn.MultiMarginLoss(p=1, margin=1.0, weight=None, reduction='mean') 参数: p=1或者2 默认值:1 margin:默认值1 15 三元组损失 TripletMarginLoss 和孪生网络相似,具体例子:给一个A,然后再给B、C,看看B、C谁和A更像。 torch.nn.TripletMarginLoss(margin=1.0, p=2.0, eps=1e-06, swap=False...
注意,在用PyTorch做分类问题的时候,在网络搭建时(假设全连接层的output是y),在之后加一个 y = torch.nn.functional.log_softmax (y),并在训练时,用torch.nn.functional.nll_loss(y, labels)。这样达到的效果和不用log_softmax层,并用torch.nn.CrossEntropyLoss(y,labels)做损失函数是一模一样的。 importtor...
默认情况下 nn.BCELoss(),reduce = True,size_average = True。 如果reduce为False,size_average不起作用,返回向量形式的loss。 如果reduce为True,size_average为True,返回loss的均值,即loss.mean()。 如果reduce为True,size_average为False,返回loss的和,即loss.sum()。
class torch.nn.NLLLoss(weight=None, size_average=None, ignore_index=-100, reduce=None, reduction='mean') 1. 计算公式:loss(input, class) = -input[class] 公式理解:input = [-0.1187, 0.2110, 0.7463],target = [1],那么 loss = -0.2110。
torch.nn.MSELoss() torch.nn.MSELoss()是PyTorch中用来计算均方误差(Mean Squared Error,简称MSE)的损失函数。它可以用于回归问题中,衡量模型预测值与真实值之间的差距。 数学原理: 均方误差是指每个样本的预测值与真实值之间差的平方的均值。对于一个有n个样本的数据集,MSE可以表示为:...
Tensors and Dynamic neural networks in Python with strong GPU acceleration - pytorch/torch/nn/modules/loss.py at main · pytorch/pytorch
CTCLoss(output,y_label,output_sizes,label_sizes) (1)output: model预测的结果,尺寸(T,N,C)元素代表C个分类中每个元素的概率,预测一个batch中N个句子的可能性 T:句子长度,在语音识别场景中,就是音频输出的长度,是不确定的 N:batch_size C:分类的数量,比如字典中一共有500个汉字,那么C=500 ...
ce_loss = torch.nn.CrossEntropyLoss(ignore_index=NO_LABEL) self.mse_loss = mse_with_softmax # F.mse_loss self.save_dir = '{}-{}_{}-{}_{}'.format(config.arch, config.model, config.dataset, config.num_labels, datetime.datetime.now().strftime("%Y-%m-%d-%H-%M")) self.save_...